基于yolov5行人车辆检测

基于yolov5的行人车辆检测是一种利用深度学习技术实现的目标检测算法，它可以在红外场景下对车辆和行人进行检测。该算法使用了训练好的权重，训练输入尺寸为640x640，map达到了90%以上。目标类别为car和person，并且可以进行出/入分别计数。默认检测类别包括行人、自行车、小汽车、摩托车等。如果需要检测不同位置和方向，可以在main.py文件的第13行和21行修改2个polygon的点。